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概要

Gemini 2.0 Flash は最大 100 万トークン、Gemini 2.0 Pro は最大 200 万トークンを保持できる大きなコンテキスト ウィンドウを備えています。この機能強化により、Gemini は小説、コードベース、数時間分のマルチメディアに相当する膨大な量の情報を 1 つのプロンプトで処理できるようになりました。このラボでは、Gemini 2.0 の長いコンテキスト ウィンドウの機能について掘り下げ、大量のテキスト、動画、音声データの処理の可能性を探ります。モダリティによって異なるトークン化の仕組みについて学び、この容量の拡大がコンテキスト内学習や複雑なマルチモーダル タスクにもたらす利点を確認します。

前提条件

このラボを開始する前に、以下について理解しておく必要があります。

• 基本的な Python プログラミング。
• 一般的な API のコンセプト。
• Vertex AI Workbench の Jupyter ノートブックでの Python コードの実行。

目標

このラボでは、次の作業を行います。

• 大規模言語モデルにおけるコンテキスト ウィンドウとトークン化の概念を理解する
• マルチモーダル プロンプトで gemini-2.0-flash-001 の長いコンテキスト ウィンドウを活用する方法を学ぶ
• 大量のテキスト、動画、音声データの処理における、長いコンテキスト ウィンドウの実際の応用例を確認する

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレット モード（推奨）またはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。

• ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）

注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

1. [ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるダイアログでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] ペインには、以下が表示されます。

   • [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
   • 残り時間
   • このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
   • このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）

2. [Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウで開く] を選択します）。

   ラボでリソースがスピンアップし、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

   ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。

   注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。

3. 必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   [ラボの詳細] ペインでもユーザー名を確認できます。

4. [次へ] をクリックします。

5. 以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   [ラボの詳細] ペインでもパスワードを確認できます。

6. [次へ] をクリックします。

   重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。

7. その後次のように進みます。

   • 利用規約に同意してください。
   • 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
   • 無料トライアルには登録しないでください。

その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスにアクセスするには、ナビゲーション メニューをクリックするか、[検索] フィールドにサービス名またはプロダクト名を入力します。

タスク 1. Vertex AI Workbench でノートブックを開く

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）で、[Vertex AI] > [ワークベンチ] の順にクリックします。

2. インスタンスを見つけて、[JupyterLab を開く] ボタンをクリックします。

Workbench インスタンスの JupyterLab インターフェースが新しいブラウザタブで開きます。

タスク 2. ノートブックを設定する

1. ファイルを開きます。

2. [Select Kernel] ダイアログで、使用可能なカーネルのリストから [Python 3] を選択します。

3. ノートブックの「Getting Started」（スタートガイド）セクションと「Import libraries」（ライブラリのインポート）セクションをすべて実行します。

   • [Project ID] に を使用し、[Location] に を使用します。

注: 「Colab only」（Colab のみ）と記載されているノートブック セルの実行は省略できます。 いずれかのノートブック セルの実行で 429 応答が返される場合は、1 分待ってから再度セルを実行し、次に進んでください。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 パッケージをインストールし、ライブラリをインポートする

タスク 3. 長いテキスト

1. ノートブックの「Long-form text」（長いテキスト）セクションをすべて実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 長いテキスト

タスク 4. 長い動画

1. ノートブックの「Long-form video」（長い動画）セクションをすべて実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 長い動画

タスク 5. 長い音声

1. ノートブックの「Long-form audio」（長い音声）セクションをすべて実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 長い音声

お疲れさまでした

これでラボは完了です。このラボでは、Gemini 2.0 Flash の長いコンテキスト ウィンドウを使用して、マルチモーダル コンテンツを分析する方法について学習しました。

次のステップと詳細情報

以下のリソースで Gemini に関する理解を深めましょう。

• Gemini の概要
• Vertex AI の生成 AI に関するドキュメント
• 生成 AI に関する YouTube チャンネル
• Vertex AI クックブック。生成 AI に関するノートブックを集めた、検索可能なギャラリーです。
• Google Cloud 生成 AI レポジトリ。他のノートブックやサンプルを確認できます。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2025 年 5 月 19 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 5 月 19 日

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